TensorFlow Serving模型版本发布流程

TensorFlow Serving模型版本发布流程踩坑记录

作为一名后端开发者，在实践TensorFlow Serving微服务架构时，我遇到了不少坑，特别是模型版本管理这块。今天就来分享一下完整的版本发布流程。

环境准备

首先创建Docker容器环境：

FROM tensorflow/serving:latest
COPY ./models /models
ENV MODEL_NAME=my_model
ENV MODEL_BASE_PATH=/models

核心问题一：版本冲突

在生产环境中，我们经常遇到模型版本覆盖的问题。正确做法是使用版本目录结构：

/models/
├── 1/
│   └── saved_model.pb
├── 2/
│   └── saved_model.pb
└── 3/
    └── saved_model.pb

核心问题二：负载均衡配置

使用Nginx进行负载均衡时，配置文件如下：

upstream tensorflow_servers {
    server 172.17.0.2:8501;
    server 172.17.0.3:8501;
    server 172.17.0.4:8501;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_servers;
    }
}

关键步骤

构建Docker镜像并推送至私有仓库
启动多个TensorFlow Serving容器实例
配置Nginx负载均衡器
测试版本切换

实际部署时发现，如果直接用docker run启动，很难管理多个服务实例。建议使用Docker Compose或者K8s来管理。

最终验证

通过以下命令验证：

# 检查模型版本
curl -X POST http://localhost:8501/v1/models/my_model/versions/2
# 负载均衡测试
ab -n 1000 -c 10 http://loadbalancer-ip/

经验教训：一定要在测试环境充分验证后再上线！